BR102019027269A2

BR102019027269A2 - otimizar um modelo paramétrico de desempenho de aeronaves

Info

Publication number: BR102019027269A2
Application number: BR102019027269-4A
Authority: BR
Inventors: Guillaume MEULLE; Christophe Pierre; Dorian MARTINEZ
Original assignee: Thales
Priority date: 2018-12-20
Filing date: 2019-12-19
Publication date: 2020-11-10
Also published as: US11823582B2; ES2953038T3; IL271466B1; IL271466B2; CN111353209A; FR3090852A1; FR3090852B1; US20200202725A1; IL271466A; EP3671391A1; CA3065679A1; EP3671391B1

Abstract

Métodos e sistemas para otimizar o voo de uma aeronave são divulgados. A trajetória é dividida em segmentos, cada um dos segmentos sendo governado por conjuntos distintos de equações, dependendo do modo de empuxo de motor e da orientação vertical (subida, cruzeiro ou descida). Ao assumir dois modelos, aerodinâmico e de velocidade de motor, os dados a partir das gravações de voo são recebidos e vários parâmetros de um mecanismo de otimização de parâmetro são determinados iterativamente por aplicar um cálculo de mínimos quadrados até que um critério de minimalidade predefinido seja satisfeito. O mecanismo de otimização de parâmetro é usado em seguida para prever o ponto de trajetória após um determinado ponto. Aspectos de software e aspectos de sistema (por exemplo, FMS e / ou EFB) são descritos.

Description

OTIMIZAR UM MODELO PARAMÉTRICO DE DESEMPENHO DE AERONAVES

CAMPO DA INVENÇÃO

[001] A invenção refere-se ao campo da aviônica em geral. Em particular, a invenção refere-se a métodos e sistemas para otimizar todas ou algumas das operações de uma aeronave.

TÉCNICA ANTERIOR

[002] As abordagens conhecidas da técnica anterior (por exemplo, WO 2017042166 ou US9290262) são geralmente baseadas em um conjunto de dados modelando o desempenho da referida aeronave. Esses dados de desempenho, embora sejam conhecidos pelos fabricantes de aeronaves, geralmente não são divulgados, o que representa uma barreira considerável ao desenvolvimento de métodos para otimizar as operações da aeronave.

[003] Além disso, quando divulgados, esses dados descrevem o comportamento de um tipo de aeronave (genericamente) e não o de uma aeronave especifica (ou seja, os dados não são específicos) . Por fim, os modelos de aeronaves podem não estar isentos de royalties.

[004] Quando apropriado, os produtores de sistemas para otimizar as operações de aeronaves devem usar os dados de desempenho fornecidos pelos fabricantes de aeronaves (quando apropriado) e, portanto, encontram-se em uma situação de dependência desvantajosa.

[005] No estado da técnica atual, certas ferramentas como "BADA" (sigla para "Base de dados de aeronaves") ou "Safety-Line" da EUCASS ("Conferência Europeia de Aeronáutica e Ciências Espaciais") têm limitações. O modelo BADA é limitado em termos de empuxo e arrasto. O modelo EUCASS é aplicável apenas a aeronaves movidas por turbojatos (acionados por N1).

[006] As otimizações atuais usam várias técnicas. Em particular, algumas abordagens favorecem métodos de estimativa de parâmetros não lineares (por exemplo, métodos de mínimos quadrados). Essas técnicas são baseadas em algoritmos de gradiente descendente que têm a desvantagem de convergir algumas vezes em mínimos locais, o que leva a uma estimativa ruim dos parâmetros de modelo.

[007] Os problemas técnicos em aeronáutica geralmente envolvem muitos parâmetros diferentes e, portanto, os métodos paramétricos não lineares convergem pouco, pobremente ou nada convergem. Essa falta de convergência (ou de convergência em direção aos mínimos locais) é observada especificamente frequentemente quando os processos que estão sendo modelados são de grande escala (e seguem modelos diferentes, dependendo do ponto de vista).

[008] Os métodos baseados em modelos que incorporam equações físicas da aeronave geralmente dependem da qualidade da modelagem e do conhecimento do comportamento real da aeronave. De fato, esses métodos geralmente não são robustos quando confrontados com a variabilidade no comportamento real de uma determinada aeronave em comparação com o de uma aeronave "média" (modelada).

[009] Existe uma necessidade industrial de métodos e sistemas avançados para otimizar todas ou algumas das operações de uma aeronave.

SUMÁRIO DA INVENÇÃO

[0010] São divulgados métodos e sistemas para otimizar o voo de uma aeronave. A trajetória é dividida em segmentos, cada um dos segmentos sendo governado por conjuntos distintos de equações, dependendo do modo de empuxo do motor e da orientação vertical (subida, cruzeiro ou descida). Ao assumir dois modelos, aerodinâmico e de velocidade de motor, os dados a partir das gravações de voo são recebidos e vários parâmetros de um mecanismo de otimização de parâmetros são determinados iterativamente, aplicando-se um cálculo de mínimos quadrados até que um critério de minimalidade predefinido seja satisfeito. O mecanismo de otimização de parâmetro é usado em seguida para prever o ponto de trajetória após um determinado ponto. Aspectos de software e aspectos do sistema (por exemplo, FMS e / ou EFB) são descritos.

[0011] Vantajosamente, o método de acordo com a invenção é baseado em um modelo de empuxo (e arrasto) mais próximo da realidade do que o implementado no modelo BADA.

[0012] Vantajosamente, a invenção possibilita determinar um modelo de desempenho para uma aeronave, independentemente do fabricante.

[0013] Vantajosamente, a invenção torna possível garantir a convergência de um método de estimativa de mínimos quadrados em um problema de múltiplos modelos híbridos de larga escala.

[0014] A invenção pode ser vantajosamente implementada em várias profissões aviônicas, e em particular em sistemas para auxiliar na pilotagem de uma aeronave.

[0015] Em particular, a invenção pode ser implantada em um computador como um FMS ou em um conjunto de sistemas interconectando o FMS com um EFB. Mais especificamente, as aplicações potenciais estão relacionadas ao cálculo de trajetórias, ajudando um fabricante de aeronaves a estabelecer o desempenho da aeronave, otimizando as operações de voo de uma companhia aérea, simulação de voo ou ajustando sistemas aviônicos em um sentido mais amplo.

DESCRIÇÃO DAS FIGURAS

[0016] Vários aspectos e vantagens da invenção aparecerão em suporte à descrição de um modo de implementação preferido, mas não limitativo, da invenção, com referência às figuras abaixo:

[0017] [Figura1] ilustra exemplos de passos do método de acordo com uma modalidade da invenção;

[0018] [Figura2] ilustra um exemplo de otimização de parâmetros.

DESCRIÇÃO DETALHADA DA INVENÇÃO

[0019] [Figura1] ilustra a influência do modo de empuxo e orientação vertical nos parâmetros SEP, FF e N1.

[0020] A sigla SEP 111, para "excesso de potência especifica", refere-se à energia disponível para a aeronave subir, ou seja, a capacidade de subida da aeronave dividida por peso (este parâmetro não é constante).

[0021] A sigla FF, para "fluxo de combustível", refere-se à variação no peso do combustível.

[0022] A sigla N1 refere-se à velocidade de rotação do primeiro estágio do motor, que é o que tem maior efeito no consumo de combustível. A potência disponível está fortemente relacionada a essa velocidade N1.

[0023] Os parâmetros SEP, FF e N1 estão intimamente relacionados.

[0024] Uma maneira de quantificar ou qualificar as relações entre SEP, FF e N1 consiste em formular modelos (equações) modelando essas relações.

[0025] Existem várias relações entre os parâmetros FF, N1 e SEP, mas dependem principalmente do modo de voo da aeronave, que é dividido em "modo de empuxo" (THR para "empuxo" 111), por um lado (se ajustado 1111 ou fixo 1111) e em "orientação vertical" 112 por outro lado (por exemplo, subida, cruzeiro ou descida).

[0026] Estes modos de empuxo e de orientação vertical definem N modos de voo para o motor utilizado na produção (estes são os modos de piloto automático, por exemplo, modos referidos como aceleração aberta, IDLE, "compartilhamento de energia", ponto morto, com ou sem implantação de freio a ar etc.) . Por exemplo, um modo de "aceleração aberta" corresponde a empuxo máximo para atingir e manter parâmetros alvo predefinidos. Esses Nt modos correspondem ao mesmo número de modelos ou conjuntos de equações.

[0027] Portanto, cada modo leva a uma maneira de prever o próximo ponto de trajetória (com base em um modo).

[0028] [Figura 2] ilustra exemplos de passos do método de acordo com a invenção.

[0029] Em uma modalidade, o método compreende o passo de determinação de um modelo paramétrico que compreende uma pluralidade de fases de voo que descrevem o mecanismo de voo da aeronave, com base em gravações obtidas durante voos comerciais (reais).

[0030] Em uma modalidade, o modelo paramétrico é determinado usando o método dos mínimos quadrados. O método dos mínimos quadrados permite comparar dados experimentais, geralmente manchados por erros de medição, com um modelo matemático que se destina a descrever esses dados. O modelo de erro é geralmente gaussiano (lei normal). Se o modelo de erro não for gaussiano, o método pode usar o método de máxima verossimilhança (do qual o método dos mínimos quadrados é um caso específico).

[0031] Em uma modalidade, o modelo paramétrico é determinado usando o método dos mínimos quadrados recursivos (RLS), que é um filtro adaptável (minimizando uma função de erro ou os mínimos quadrados ponderados).

[0032] Em uma modalidade, o modelo paramétrico é determinado usando o método dos mínimos quadrados de dois estágios. Este estimador permite, em particular, estimar um modelo de regressão linear com variáveis instrumentais.

[0033] Em uma modalidade, o voo da aeronave compreende fases distintas de voo, que são regidas por leis diferentes, dependendo dos segmentos de voo ao longo da trajetória: o desempenho do método dos mínimos quadrados é vantajosamente aprimorado se a informação de empuxo e orientação vertical é levada em consideração.

[0034] As fases de voo compreendem, em particular, as fases de decolagem, subida, cruzeiro, alteração de nível e aterrisagem.

[0035] Em uma modalidade, o método compreende um passo de determinar uma estimativa, por meio de mínimos quadrados (ou de acordo com variantes), de um modelo de desempenho de aeronave, sendo essa estimativa feita especificamente em várias "passagens" de crescente complexidade, cada passagem usando i) um conjunto de dados enriquecido por uma fase de voo em relação à passagem anterior; e ii) o resultado da passagem anterior como ponto de partida (a primeiro passagem inicial sendo feita com uma fase de subida).

[0036] A invenção pode usar modelos paramétricos predefinidos (isto é, uso de equações).

[0037] Vários modelos são possíveis. Na descrição a seguir, dois modelos (aerodinâmico e motor) são descritos, sendo estes necessários e suficientes para determinar um modelo de desempenho.

[0038] Os modelos especificados abaixo combinam vantajosamente o realismo com a velocidade de computação.

[0039] Modelo aerodinâmico.

[0040] Em uma modalidade, a aerodinâmica é modelada da seguinte forma:

[0041] [Matemática 1]

[0042] onde ai, j representa coeficientes ou funções, Cl (elevação) e Cd (arrasto) estabelecem a ligação entre elevação, ângulo de ataque e arrasto, e M (Mach) indica o número Mach (que expressa a razão) da velocidade local de um fluido para a velocidade do som no mesmo fluido) . Este modelo é genérico.

[0043] Modelo de motor

[0044] Em uma modalidade, a velocidade de motor é modelada por uma função afim do tipo:

[0045] [Matemática 2]
TSP = a×zp + b×M + c
onde TSP, a, b e c representam os coeficientes, zp indica a pressão de acordo com a altitude e M denota o número Mach.

[0046] Mais geralmente, em outras modalidades, a velocidade de motor é modelada por uma função polinomial (com coeficientes reais ou complexos).

[0047] O fabricante do motor pode ter acesso a equações mais completas; arrasto e empuxo podem, em particular, ser funções (configuração aerodinâmica).

[0048] [Figura 2] ilustra um exemplo de otimização paramétrica de acordo com a invenção, em particular os passos de refino por adicionar sucessivamente as fases de voo.

[0049] No passo 210 (que é um passo de inicialização anterior, off-line), o método de acordo com a invenção consiste em segmentar cada voo em um número n-fase de fases de voo que podem ser modeladas por um conjunto E de equações predefinidas dependentes de um número p_exp de variáveis explicativas e em um número n_par de parâmetros e fornecendo um vetor de observação de tamanho q_mes.

[0050] As variáveis explicativas assumem valores numéricos contínuos ou variáveis discretas descrevendo os vários subprocessos seguidos pelo processo modelado.

[0051] No passo 220, com base em um conjunto de arquivos (a partir de, por exemplo, registros de voos comerciais, ou seja, dados reais), é determinada uma tabela de observação, que compreende um número m_obs de linhas e colunas p_exp + q_mes e contém o pontos associados à fase de subida da aeronave.

[0052] No passo 230, o método de acordo com a invenção compreende um passo para determinar (por exemplo, arbitrariamente, mas nem sempre para acelerar os cálculos) um número n_par dos parâmetros iniciais, e para calcular o critério dos mínimos quadrados da tabela a partir do passo 220.

[0053] O critério dos mínimos quadrados pode ser obtido como descrito abaixo.

[0054] Para cada linha da tabela, o método determina, usando o conjunto E das equações definidas no passo 1, os componentes m_obs (Yl... Ym_obs) do vetor Y = E (X1, Xp_exp, Pl, ... Pn_par). Em seguida, o método determina a norma euclidiana N do vetor [Y - Yobs], sendo os componentes do vetor Yobs os m_obs últimos valores na linha i da tabela. Por fim, a média de N de todas as linhas da tabela é calculada.

[0055] No próximo passo, o resultado assim obtido é entregue a um mecanismo de otimização de parâmetro 240, que deduzirá a partir de uma iteração dos n^par parâmetros iniciais e repetirá os passos 230 e 240 até que um critério de minimalidade 241 seja atendido, fornecendo, no final desse processo, um conjunto de n_par parâmetros, chamados de parâmetros finais ou otimizados.

[0056] No passo 250, os passos 220, 200 3240 são repetidos de acordo com variações predefinidas.

[0057] De acordo com uma variação, a tabela de observação do passo 220 contém os pontos de subida e os pontos de descida da aeronave e os parâmetros iniciais do passo 230 são os parâmetros finais obtidos no passo 240.

[0058] De acordo com outra variação, os passos 220, 230 e 240 são reiterados, nos quais a tabela de observação no passo 220 contém os pontos de subida, os pontos de descida e os pontos de cruzeiro da aeronave, os parâmetros iniciais a partir do passo 230 sendo os parâmetros finais obtidos no passo 240.

[0059] Em uma modalidade, a tabela de observação compreende informações relacionadas ao modo de empuxo e à orientação vertical.

[0060] A invenção pode ser implementada com base em elementos de hardware e / ou software. Pode estar disponível como um produto de programa de computador em um meio legível por computador.

[0061] Em uma modalidade variante, um ou mais passos do método podem ser implementados dentro de um computador terrestre.

[0062] Vantajosamente, se o computador estiver localizado a bordo de uma aeronave e conectado a um gravador de parâmetros, os dados de voo podem ser usados em uma arquitetura em tempo real para aprimorar o conhecimento do desempenho da aeronave em tempo real.

[0063] Em uma modalidade variante, um ou mais passos do método de acordo com a invenção são implementados na forma de um programa de computador hospedado em um computador portátil EFB (saco de voo eletrônico). Em uma modalidade variante, um ou mais passos do método podem ser implementados dentro de um computador FMS (sistema de gerenciamento de voo) ou em uma função de FM de um computador de voo.

[0064] O que é descrito é um método para otimizar o voo de uma aeronave, o voo da referida aeronave sendo segmentado em um número n_fase de fases de voo que podem ser modeladas por um conjunto E de equações predefinidas dependentes de um número p_exp de variáveis explicativas e em um número n_par de parâmetros e fornecendo um vetor de observação de tamanho q_mes, o método compreendendo os passos de: receber uma pluralidade de gravações de voo e determinar uma tabela incluindo um número m_obs de linhas e p_exp + q_mes colunas; determinar um número n_par de parâmetros e calcular o critério dos mínimos quadrados da tabela assim determinada; determinar os parâmetros n_par referidos como parâmetros finais por iteração em um mecanismo de otimização de parâmetro até que um critério de minimalidade predefinido seja atendido.

[0065] As variáveis explicativas podem ser valores numéricos contínuos e / ou variáveis discretas que descrevem os vários subprocessos seguidos pelo processo modelado.

[0066] Em uma modalidade, o passo de cálculo dos mínimos quadrados compreende os passos de: - calcular, para cada linha da tabela, usando o conjunto E de equações definidas, os m_obs componentes (Y1... Ym_obs) do vetor Y = E (X1, ... Xp_exp, Pl, ... Pn_par) ; - determinar a norma Euclidiana N do vetor Y - Yobs, os componentes do vetor Yobs sendo os m_obs últimos valores na linha I da tabela; e -determinar a média para N de todas as linhas da tabela.

[0067] Em uma modalidade, a tabela de observação compreende informações relacionadas ao modo de empuxo e à orientação vertical. Esses dados (aceleração máxima, ponto morto, subida, descida etc.) são usados como integradores (previsão).

[0068] Em uma modalidade, a aerodinâmica é modelada por um modelo que liga elevação, ângulo de ataque e arrasto, e M que indica o número Mach. O número Mach expressa a razão entre a velocidade local de um fluido e a velocidade do som no mesmo fluido.

[0069] Em uma modalidade, a velocidade de motor acoplada ao modelo aerodinâmico é modelada por uma função polinomial.

[0070] Em uma modalidade, os parâmetros iniciais são os parâmetros finais.

[0071] Em uma modalidade, o critério de mínimos quadrados é um critério de mínimos quadrados recursivos.

[0072] É fornecida uma descrição de um produto de programa de computador, o referido programa de computador compreendendo instruções de código para executar um ou mais dos passos do método quando o referido programa é executado em um computador.

[0073] O que é descrito é um sistema para implementar um ou mais passos do método, o sistema compreendendo um ou mais sistemas aviônicos.

[0074] Em uma modalidade, os cálculos são realizados no chão.

[0075] Em uma modalidade, o sistema compreende ainda um ou mais sistemas não aviônicos, como sacos de voo eletrônicos (EFBs).

[0076] Em uma modalidade, o sistema compreende computadores de bordo e sistemas de armazenamento para processar o desempenho da aeronave em tempo real.

Claims

Método para otimizar o voo de uma aeronave, o voo da referida aeronave sendo segmentado em um número n_fase de fases de voo que podem ser modeladas por um conjunto E de equações predefinidas dependentes de um número p_exp de variáveis explicativas e de um número n_par de parâmetros e fornecendo um vetor de observação de tamanho q_mes,
o método CARACTERIZADO pelo fato de que compreende os passos de:
- - receber uma pluralidade de gravações de voo e determinar uma tabela incluindo um número m_obs de linhas e p_exp + q_mes colunas;
- - determinar um número n_par de parâmetros e calcular o critério dos mínimos quadrados da tabela assim determinada;
- - determinar n_par parâmetros referidos como parâmetros finais por iteração em um mecanismo de otimização de parâmetro até que um critério de minimalidade predefinido seja atendido.
Método, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que o passo de cálculo dos mínimos quadrados compreende os passos de:
- - calcular, para cada linha da tabela, usando o conjunto E das equações definidas, os m_obs componentes (Y1... Ym_obs) do vetor Y = E (X1,. Xp_exp, P1,... Pn_par);
- - determinar a norma euclidiana N do vetor Y - Yobs, os componentes do vetor Yobs sendo os m_obs últimos valores na linha I da tabela; e
- - determinar a média para N de todas as linhas da tabela.
Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 ou 2, CARACTERIZADO pelo fato de que a tabela de observação compreende informações relacionadas ao modo de empuxo e à orientação vertical.
Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações de 1 a 3, CARACTERIZADO pelo fato de que a aerodinâmica é modelada usando um modelo do tipo:
[Matemática 3]
em que ai, j representa um coeficiente ou uma função, CL ("elevação") e CD ("arrasto") estabelecem a ligação entre elevação, ângulo de ataque e arrasto, e M indica o número Mach.
Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações de 1 a 4, CARACTERIZADO pelo fato de que a velocidade de motor acoplada ao modelo aerodinâmico é modelada por uma função polinomial.
Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações de 1 a 5, CARACTERIZADO pelo fato de que os parâmetros iniciais são os parâmetros finais.
Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações de 1 a 6, CARACTERIZADO pelo fato de que o critério de mínimos quadrados é um critério de mínimos quadrados recursivos.
Produto de programa de computador, o referido programa de computador CARACTERIZADO pelo fato de que compreende instruções de código para realizar os passos do método conforme definido em qualquer uma das reivindicações de 1 a 7, quando o referido programa é executado em um computador.
istema para implementar os passos do método de acordo com qualquer uma das reivindicações de 1 a 8, CARACTERIZADO pelo fato de que o sistema compreende um ou mais sistemas aviônicos.
Sistema, de acordo com a reivindicação 9, CARACTERIZADO pelo fato de que o sistema compreende ainda um ou mais sistemas não aviônicos, como sacos de voo eletrônicos (EFBs).
Sistema, de acordo com a reivindicação 9 ou 10, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende computador de bordo e sistemas de armazenamento para processar o desempenho de aeronave em tempo real.